Искусственный интеллект — один из самых быстрорастущих секторов в настоящее время. Это изучение строительных объектов, которые действуют объективно.
Эти ИИ для выполнения и достижения своих действий выполняют определенные виды алгоритмов. Два таких алгоритма — это перебор и эвристический поиск.
Основные выводы
- Алгоритмы грубой силы систематически исследуют все возможные решения, в то время как эвристический поиск использует стратегии для конкретных проблем, чтобы найти решения более эффективно.
- Методы эвристического поиска могут быстро найти приближенные решения, но грубая сила гарантирует нахождение оптимального решения, если оно существует.
- Методы грубой силы требуют больше времени и ресурсов, чем методы эвристического поиска.
Brute Force против эвристического поиска
Разница между Грубая сила а эвристический поиск заключается в том, что грубая сила является формой неосведомленного поиска. С другой стороны, эвристический поиск — это информированный поиск. Грубая сила занимает относительно много времени, в то время как эвристический поиск выполняется очень быстро.
Грубая сила алгоритм неинформированного поиска, используемый в технологии искусственного интеллекта. Проще говоря, это поиск без надлежащей информации.
Он также мало что знает о проблеме, но предлагает решение, которое может понадобиться. Грубая сила, как она есть, проходит через несколько возможностей, процесс более трудоемкий и длительный.
Эвристический поиск — это алгоритм информированного поиска, используемый в технологии искусственного интеллекта. Проще говоря, это поиск нужных данных и информации и получение возможных результатов.
Эвристический поиск генерирует путь вокруг решения. Эвристическая сила, поскольку она в основном ориентирована на цель, не требует много времени для выполнения задач.
Сравнительная таблица
Параметр сравнения | Грубая сила | Эвристический поиск |
---|---|---|
Другие названия | Слепой или равномерный поиск | Информированный поиск |
Обработка | Поиск без информации | Поиск с информацией |
Кропотливый | Потребляет больше времени и длительный процесс | Занимает меньше времени и менее длительный процесс |
Память | Требуется большой объем памяти | Большой объем памяти не требуется |
Решения | Не доказывает прямой путь к решению | Обеспечивает путь к решению |
Функция | Не требует дополнительных функций для поиска | Используется для поиска |
Что такое грубая сила?
Грубая сила также известна как слепой поиск или равномерный поиск. Равномерный поиск может найти необъективное состояние в объективном состоянии.
Слепой поиск не контролирует выбранную ноту. Слепой поиск или грубая сила — одна из двух основных стратегий поиска, когда нет прямого пути к поиску.
Слепой поиск не дает простой информации, которую можно использовать, но поиск в построении дает ответы, которые человек может искать, но не имеет ни малейшего представления о нем.
Поскольку эти поиски не содержат никакой дополнительной информации о поиске, поэтому поиск без имени.
Существует несколько типов алгоритмов грубой силы, а именно: поиск с ограничением по глубине, двунаправленный поиск, поиск с равномерной стоимостью, поиск в ширину, поиск в глубину и итеративный поиск в глубину.
Поиск в ширину создает поиск путем формирования уровней дерева. Он связывает несколько посещенных тем. Он выкапывает самую мелкую цель пользователя, ближайшую к корню.
Поиск в глубину последовательно блуждает по пути спускаясь вниз по дереву, пока не возникнет с решением задачи или пока не зайдет в тупик. Достигнув тупика, он возвращается назад и прокладывает другие пути.
Что такое эвристический поиск?
Эвристический поиск также известен как информированный поиск. Это целеустремленность.
Основная цель эвристического поиска состоит в том, чтобы быть быстрым и легким, ранжироваться по множеству задач, поэтому он находит приблизительный ответ, не требуя и не тратя много времени и ресурсов.
Эвристический поиск может не всегда давать самое точное или лучшее решение, но он находит правильное решение в разумные сроки. Этот тип метода поиска очень полезен для решения сложных задач.
Поэтому это лучший способ для проблем, которые трудно решить, и проблем, решение которых требует бесконечного времени.
Принцип эвристического поиска может быть применен к нескольким вопросам математики и науки.
Эвристический поиск использует несколько методов для просмотра пространства размещения, оценивая, в каком месте, вероятно, будет расположение, и обнуляет запрос в этой области.
Эвристический поиск можно дополнительно классифицировать как жадный поиск, поиск по дереву A* и поиск по графу A*. При жадном поиске расширяется ближайший к цели узел.
Поиск по дереву A* объединяет качества поиска с равномерной стоимостью и жадного поиска. Поиск A*graph устраняет ограничения, обнаруженные при поиске A*graph, путем многократного развертывания похожих узлов.
Основные различия между полным перебором и эвристическим поиском
- Грубая сила также известна как слепой поиск или равномерный поиск, тогда как эвристический поиск известен как информированный поиск.
- В грубой силе поиск происходит без надлежащей информации, однако для эвристического поиска поиск происходит с надлежащей информацией.
- Грубая сила — процедура, отнимающая много времени. Это также длительная процедура и требует времени, чтобы найти решение. Эвристический поиск, однако, является быстрым процессом и не требует много времени для поиска решений.
- Для грубой силы требуется большой объем памяти; однако эвристический поиск не требует большого объема памяти.
- Брут-поиск не имеет прямого пути к решению, в то время как эвристический поиск прокладывает прямой путь к решению.
- Перебор не использует какой-либо специальной функции для поиска в частности. Однако в процессе поиска используется эвристическая сила.
Рекомендации
- https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/b138699.pdf
- https://link.springer.com/article/10.1023/A:1009672832658
Последнее обновление: 15 июля 2023 г.
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.